基于深度学习和软件无线电的信令通信干扰方法

本申请的基于深度学习和软件无线电的信令通信干扰方法，涉及通信屏蔽技术领域，通过收集信号传播数据集、环境特征数据集和地理信息数据集，构建基于注意力机制的深度神经网络，训练信号传播预测模型，根据地理信息数据构建目标区域的三维屏蔽区域模型，将目标区域划分为n个子区域，获取每个子区域的边界坐标，利用信号传播预测模型预测未来的信号强度，基于未来时间的信号强度、子区域的边界坐标序列，获取每个子区域的最优屏蔽策略，构建目标设备指纹库，将目标区域内的设备信号与目标设备指纹库内的信号指纹进行实时比对，提取最优屏蔽策略中的屏蔽信息，在下行时隙对目标区域内的设备发射屏蔽信号，实现了屏蔽区域和屏蔽强度的精确控制。